这可能是由于Aurora MySQL实例和RDS MySQL实例不同的规格大小所致。扩大实例规格并优化查询，即可提高数据库性能。以下是扩展实例规格的代码示例：

aws rds modify-db-instance \
    --db-instance-identifier your-db-instance \
    --db-instance-class db.m4.2xlarge \
    --apply-immediately

此外，您还可以使用AWS RDS Performance Insights监视数据库性能并优化查询。例如，在以下示例中，我们将性能日志保留时间设置为7天，并创建一个视图以显示从一个小时前开始到现在的活动会话：

aws rds modify-db-instance \
    --db-instance-identifier your-db-instance \
    --performance-insights-enabled \
    --performance-insights-retention-period 7

aws rds describe-db-instances \
    --db-instance-identifier your-db-instance \
    --query "DBInstances[].DbInstanceArn" \
    --output text | \
    xargs aws pi create-resource-group \
    --group-name your-group-name \
    --resource-arns

aws pi get-resource-metrics \
    --service-type RDS \
    --identifier your-db-instance-identifier \
    --start-time $(($(date +%s) - 3600)) \
    --end-time $(date +%s) \
    --metric-queries \
    file://metric-queries.json

其中，metric-queries.json是一个查询文件，例如：

[
    {
        "Id": "cpu",
        "Metric": "db.cpuUtilization"
    },
    {
        "Id": "iops",
        "Metric": "db.readIOPS"
    },
    {
        "Id": "sessions",
        "Metric": "db.activeTransactions"
    }
]

通过优化查询，您可以减少数据库中数据的读取和写入，从而提高数据库性能。例如，您可以使用索引来加速查询，使用存储过程来优化数据操作，或者使用缓存来减少对数据库的访问。